JPWO2007122896A1 - 医用画像表示システム及び医用画像表示プログラム - Google Patents
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Abstract
本発明の医用画像表示装置は、複数の管腔臓器を含む被検体の三次元画像データを準備し、前記準備された三次元画像データをディスプレイ(15)に三次元画像として表示する機能を有した医用画像表示システムにおいて、ディスプレイ(15)へ表示された複数の管腔臓器の画像に対し、所望の管腔臓器を特定すると共に、その特定された所望の管腔臓器が位置する曲面を設定する曲面生成部(31)と、曲面生成部(31)によって設定された曲面上の画素値を前記三次元画像データから抽出し、前記抽出された曲面上の画素値を用いて曲面画像データを生成し、前記生成された曲面画像データから二次元画像データ（展開画像データ）へ再構成する展開画像生成部（33）と、展開画像生成部（33）によって再構成された展開画像データをディスプレイ(15)に表示制御するＣＰＵ（11）と、を備える。
Description
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波装置を含む医用画像撮影装置から得られた医用画像に含まれる複数の管腔臓器をより診断に有用な情報として表示させる医用画像表示システム及び医用画像表示プログラムに関する。
医用画像は、医用画像撮影装置から得られ表示装置に表示される。医師は、表示装置に表示された医用画像を観察、診断する。この観察対象となる医用画像には撮影部位によって血管や気管支、腸管などの管腔臓器が複数かつ複雑に存在する場合がある。このような管腔臓器を観察する方法は、例えば、非特許文献１に開示される。非特許文献１では、ディスプレイが医用断層画像撮影装置により撮影された医用断層画像を表示する。操作者が該表示された医用断層画像を参照して、観察対象となる管腔臓器領域を抽出するための領域の開始点をマウスで設定する。ＣＰＵは、該設定された開始点から所定の抽出アルゴリズムにより前記管腔臓器領域を抽出し、該抽出された管腔臓器領域の分岐部を検出する。ＣＰＵは、該検出された分岐部の分岐方向の管腔臓器を前記所定の抽出アルゴリズムにより再抽出する。
A.Etienne, R.M.Botnar, A.M.C.Muiswinkel, et al. :Soap-Bubblevisualization and quantitative analysis of 3D coronary magnetic resonanceangiograms, Magn Reson Med Vol.48, pp.658666(2002).
A.Etienne, R.M.Botnar, A.M.C.Muiswinkel, et al. :Soap-Bubblevisualization and quantitative analysis of 3D coronary magnetic resonanceangiograms, Magn Reson Med Vol.48, pp.658666(2002).
しかしながら、上記非特許文献１に開示された方法では、臓器を取巻く複数の管腔臓器を纏めて１画像上に表示させる場合、医師などの操作者が指定する点の位置やその指定点の数により生成される画像が異なることがある。そのため、これらの指定点の設定は、操作者の技量に影響されやすく、例えば操作者が異なれば同じ画像を再現することが難しいという未解決の問題があった。
本発明の目的は、誰が操作した場合であっても同じように複数の管腔臓器を纏めて表示することが可能な医用画像表示システム及び医用画像表示プログラムを提供することにある。
本発明に係る医用画像表示システムは、複数の管腔臓器を含む被検体の三次元画像データを準備し、前記準備された三次元画像データを表示装置に三次元画像として表示する機能を有した医用画像表示システムにおいて、前記表示装置へ表示された複数の管腔臓器の画像に対し、所望の管腔臓器を特定すると共に、その特定された所望の管腔臓器が位置する曲面を設定する曲面設定手段と、前記曲面設定手段によって設定された曲面上の画素値を前記三次元画像データから抽出し、前記抽出された曲面上の画素値を用いて曲面画像データを生成し、前記生成された曲面画像データから二次元画像データへ再構成する画像生成手段と、前記画像生成手段によって再構成された二次元画像データを前記表示装置に表示制御する表示制御手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る医用画像処理プログラムは、複数の管腔臓器を含む被検体の三次元画像データを準備する機能と、前記準備された三次元画像データを表示装置に三次元画像として表示する機能と、前記表示装置へ表示された複数の管腔臓器の画像に対し、所望の管腔臓器を特定する機能と、前記特定された所望の管腔臓器が位置する曲面を設定する機能と、前記設定された曲面上の画素値を前記三次元画像データから抽出する機能と、前記抽出された曲面上の画素値を用いて曲面画像データを生成する機能と、前記生成された曲面画像データから二次元画像データへ再構成する機能と、前記再構成された二次元画像データを前記表示装置に表示する機能と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明によれば、誰が操作した場合であっても同じように複数の管腔臓器を纏めて表示することが可能な医用画像表示システム、医用画像表示方法及び医用画像表示プログラムを提供することができる。
１：医用画像表示システム、２：医用画像撮影装置、３：ＬＡＮ、４：画像ＤＢ、５：端末装置、１０：画像表示装置、１１：ＣＰＵ、１２：主メモリ、１３：磁気ディスク、１４：表示メモリ、１５：モニタ、１６：マウス、１６ａ：コントローラ、１７：キーボード、１８：通信Ｉ／Ｆ、１９：共通バス、３０：管腔臓器芯線抽出部、３１：曲線生成部、３２：芯線周辺領域設定部、３３：展開画像生成部、３４：狭窄率算出部
本発明の発明者は、その実施形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明による医用画像表示装置の一例を示す。なお、発明の実施の形態を説明するため、図面の全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る医用画像表示システムの構成を示すハードウェア構成図である。
図１の医用画像表示システム１は、医用画像撮影装置２と、医用画像撮影装置２とローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）３を介して接続される画像データベース（画像ＤＢ）４及び画像表示装置１０を有している。
医用画像撮影装置２は、被検体の医用画像を撮影するものである。医用画像撮影装置２は、例としてＸ線ＣＴ装置とＭＲＩ装置と超音波撮影装置とを挙げるが、要は被検体の医用画像が撮影できればよく、これらの例示に限定されない。画像ＤＢ４は、医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像を蓄積する。画像表示装置１０は、被検体の医用画像を表示する。ここでいう、医用画像には、医用画像撮影装置によって撮影された医用画像に加えて、医用画像を画像処理した二次的な医用画像、例えば擬似３次元画像や展開画像なども広義として含むこととする。
端末装置５は、ＬＡＮ３に画像表示装置１０と共に接続され、画像表示装置１０に独立して医用画像を表示させる。
画像表示装置１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１と共通バス１９とを介して、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４、ディスプレイ１５、コントローラ１６ａ、キーボード１７、通信インターフェース（以下「通信Ｉ／Ｆ」という）１８とそれぞれ接続される。
ＣＰＵ１１は、ＣＰＵ１１に接続される各構成要素の動作を制御する。主メモリ１２は、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述する展開画像を生成・表示するためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトや医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像をＬＡＮ３などのネットワークを介して受け取り記憶する。表示メモリ１４は、表示用データを一時記憶する。ディスプレイ１５は、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等である。コントローラ１６ａは、マウス１６が接続され、マウス１６への操作者の入力情報をＣＰＵ１１へ共通バス１９を介して伝達する。マウス１６は、ディスプレイ１５の画面上の操作者が所望する位置の情報とその所望位置に存在する入力コマンドとを入力するデバイスである。キーボード１７は、マウス１６と同様にディスプレイ１５の画面上の所望の位置情報も入力できる他、ディスプレイ１５の画像などの表示条件を入力可能である。通信Ｉ／Ｆ１８は、共通バス１９とＬＡＮ３を接続するためのインターフェースである。共通バス１９は、上記各構成要素を相互にデータ転送可能に接続する。
図１は、本実施形態に係る医用画像表示システムの構成を示すハードウェア構成図である。
図１の医用画像表示システム１は、医用画像撮影装置２と、医用画像撮影装置２とローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）３を介して接続される画像データベース（画像ＤＢ）４及び画像表示装置１０を有している。
医用画像撮影装置２は、被検体の医用画像を撮影するものである。医用画像撮影装置２は、例としてＸ線ＣＴ装置とＭＲＩ装置と超音波撮影装置とを挙げるが、要は被検体の医用画像が撮影できればよく、これらの例示に限定されない。画像ＤＢ４は、医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像を蓄積する。画像表示装置１０は、被検体の医用画像を表示する。ここでいう、医用画像には、医用画像撮影装置によって撮影された医用画像に加えて、医用画像を画像処理した二次的な医用画像、例えば擬似３次元画像や展開画像なども広義として含むこととする。
端末装置５は、ＬＡＮ３に画像表示装置１０と共に接続され、画像表示装置１０に独立して医用画像を表示させる。
画像表示装置１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１と共通バス１９とを介して、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４、ディスプレイ１５、コントローラ１６ａ、キーボード１７、通信インターフェース（以下「通信Ｉ／Ｆ」という）１８とそれぞれ接続される。
ＣＰＵ１１は、ＣＰＵ１１に接続される各構成要素の動作を制御する。主メモリ１２は、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述する展開画像を生成・表示するためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトや医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像をＬＡＮ３などのネットワークを介して受け取り記憶する。表示メモリ１４は、表示用データを一時記憶する。ディスプレイ１５は、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等である。コントローラ１６ａは、マウス１６が接続され、マウス１６への操作者の入力情報をＣＰＵ１１へ共通バス１９を介して伝達する。マウス１６は、ディスプレイ１５の画面上の操作者が所望する位置の情報とその所望位置に存在する入力コマンドとを入力するデバイスである。キーボード１７は、マウス１６と同様にディスプレイ１５の画面上の所望の位置情報も入力できる他、ディスプレイ１５の画像などの表示条件を入力可能である。通信Ｉ／Ｆ１８は、共通バス１９とＬＡＮ３を接続するためのインターフェースである。共通バス１９は、上記各構成要素を相互にデータ転送可能に接続する。
画像表示装置１０のＣＰＵ１１は、管腔臓器芯線抽出部３０と、管腔臓器芯線抽出部３０と接続される曲線生成部３１と、曲線生成部３１と接続される芯線周辺領域設定部３２と、芯線周辺領域設定部３２と接続される展開画像生成部３３と、展開画像生成部３３と接続される狭窄率算出部３４とを有している。
曲線生成部３１、芯線周辺領域設定部３２、狭窄率算出部３４は、マウス１６及びキーボード１７と共通バス１９を介して接続され、展開画像生成部３３は共通バス１９を介して表示メモリ１４と接続されている。
管腔臓器芯線抽出部３０は、管腔臓器の横断面の中心点を複数個求め、求められた複数個の中心点のうちの隣接する点を順次結んだ線分（芯線）を求める。この求め方では芯線が折れ線状となるが、管腔臓器芯線抽出部３０は、管腔臓器の横断面の中心点同士を滑らかに結んでもよい。曲線生成部３１は、各芯線における対応する位置にある点（中心点）を結んだ曲線を生成する。芯線周辺領域設定部３２は、曲線と芯線との交点を含む小領域を処理領域として設定する。展開画像生成部３３は、曲線上の画素値を求め、複数の管腔臓器が一の２次元画像上に描画された展開画像を生成する。狭窄率算出部３４はマウス１６などで指定された管腔臓器の狭窄部位を検出したり、その狭窄率を算出したりする。
以下に各実施形態について図面を用いて説明する。ここでは、撮影部位を心臓とし、その冠状動脈を観察対象管腔臓器とする場合を例にとり説明する。
曲線生成部３１、芯線周辺領域設定部３２、狭窄率算出部３４は、マウス１６及びキーボード１７と共通バス１９を介して接続され、展開画像生成部３３は共通バス１９を介して表示メモリ１４と接続されている。
管腔臓器芯線抽出部３０は、管腔臓器の横断面の中心点を複数個求め、求められた複数個の中心点のうちの隣接する点を順次結んだ線分（芯線）を求める。この求め方では芯線が折れ線状となるが、管腔臓器芯線抽出部３０は、管腔臓器の横断面の中心点同士を滑らかに結んでもよい。曲線生成部３１は、各芯線における対応する位置にある点（中心点）を結んだ曲線を生成する。芯線周辺領域設定部３２は、曲線と芯線との交点を含む小領域を処理領域として設定する。展開画像生成部３３は、曲線上の画素値を求め、複数の管腔臓器が一の２次元画像上に描画された展開画像を生成する。狭窄率算出部３４はマウス１６などで指定された管腔臓器の狭窄部位を検出したり、その狭窄率を算出したりする。
以下に各実施形態について図面を用いて説明する。ここでは、撮影部位を心臓とし、その冠状動脈を観察対象管腔臓器とする場合を例にとり説明する。
＜各実施形態で共通するメインフロー＞
図２乃至図５に基づいて本発明の各実施形態で共通するメイン処理について説明する。図２は、各実施形態で共通するメイン処理フローの一例、図３は、第一実施形態（各実施形態で共通する部分を含む）を実現するＧＵＩ(Graphical User Interface)の一例、図４は図２のステップ１２、１５の処理を説明する模式図、図５は図２のステップ１６の処理を説明する模式図を示す。まず、図２の各ステップについて以下に説明する。
図２乃至図５に基づいて本発明の各実施形態で共通するメイン処理について説明する。図２は、各実施形態で共通するメイン処理フローの一例、図３は、第一実施形態（各実施形態で共通する部分を含む）を実現するＧＵＩ(Graphical User Interface)の一例、図４は図２のステップ１２、１５の処理を説明する模式図、図５は図２のステップ１６の処理を説明する模式図を示す。まず、図２の各ステップについて以下に説明する。
（ステップ１０）
操作者はマウス１６を操作して図３のＧＵＩ４０上の画像読込ボタン４１を押し、観察対象となる冠動脈領域を含んだ医用断層画像群（断層像を積み上げたボリューム画像）を磁気ディスク１３から表示メモリ１４へ入力する。表示メモリ１４へ入力された画像は、ディスプレイ１５のＧＵＩ４０上の画像表示領域４２、４３に表示される。たとえば、画像表示領域４２、４３にはそれぞれ、Axial像、Coronal像、Sagittal像、サーフェイスレンダリング三次元（3D）像、ボリュームレンダリング3D像、MPR(Multi Planar Reconstruction)像、MIP(Maximum Intensity Projection,最大画素値投影)像などのうち任意の少なくとも２つを表示するようにしてもよい。
（ステップ１１）
操作者はマウス１６などの入力装置を操作し、ＧＵＩ４０上の画像表示領域に表示された画像中のうちの観察対象とする全ての冠動脈領域について、それぞれ１点ずつ指定する。ここでは、観察対象となる冠動脈領域上の点４６をそれぞれ１点ずつ指定する。
（ステップ１２）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１１にて指定された点４６をもとに、前記入力された画像から、観察対象となる管腔臓器領域の中心を通る曲線（以下、「芯線」と呼ぶ）を抽出する。この芯線の抽出の方法は、例えばＷＯ２００５／０１１５０１号公報に記載された管腔臓器領域抽出法を用いる。
（ステップ１３）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１２で抽出された各芯線（たとえば図４の芯線６０〜６２）について、図４に示すような基準点を以下の方法で設定する。まず、管腔臓器芯線抽出部３０は、図４に示すように、Ａ０〜Ｃ０の各芯線データの先頭（上端部）のｚ座標を読み出し、その読み出された最大の点（基準点Ａ０とする）を取得する。ここで、基準点Ａ０をもつ芯線以外の冠動脈芯線上の各点は、基準点Ａ０と同一のｚ座標値をもつ点をそれぞれの芯線での基準点Ｂ０，Ｃ０とする。
操作者はマウス１６を操作して図３のＧＵＩ４０上の画像読込ボタン４１を押し、観察対象となる冠動脈領域を含んだ医用断層画像群（断層像を積み上げたボリューム画像）を磁気ディスク１３から表示メモリ１４へ入力する。表示メモリ１４へ入力された画像は、ディスプレイ１５のＧＵＩ４０上の画像表示領域４２、４３に表示される。たとえば、画像表示領域４２、４３にはそれぞれ、Axial像、Coronal像、Sagittal像、サーフェイスレンダリング三次元（3D）像、ボリュームレンダリング3D像、MPR(Multi Planar Reconstruction)像、MIP(Maximum Intensity Projection,最大画素値投影)像などのうち任意の少なくとも２つを表示するようにしてもよい。
（ステップ１１）
操作者はマウス１６などの入力装置を操作し、ＧＵＩ４０上の画像表示領域に表示された画像中のうちの観察対象とする全ての冠動脈領域について、それぞれ１点ずつ指定する。ここでは、観察対象となる冠動脈領域上の点４６をそれぞれ１点ずつ指定する。
（ステップ１２）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１１にて指定された点４６をもとに、前記入力された画像から、観察対象となる管腔臓器領域の中心を通る曲線（以下、「芯線」と呼ぶ）を抽出する。この芯線の抽出の方法は、例えばＷＯ２００５／０１１５０１号公報に記載された管腔臓器領域抽出法を用いる。
（ステップ１３）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１２で抽出された各芯線（たとえば図４の芯線６０〜６２）について、図４に示すような基準点を以下の方法で設定する。まず、管腔臓器芯線抽出部３０は、図４に示すように、Ａ０〜Ｃ０の各芯線データの先頭（上端部）のｚ座標を読み出し、その読み出された最大の点（基準点Ａ０とする）を取得する。ここで、基準点Ａ０をもつ芯線以外の冠動脈芯線上の各点は、基準点Ａ０と同一のｚ座標値をもつ点をそれぞれの芯線での基準点Ｂ０，Ｃ０とする。
（ステップ１４）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、図４に示すように各冠動脈芯線上の基準点から各冠動脈末梢の点までの、芯線に沿った距離Ｌｉ（ｉ：各冠動脈芯線Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．）を求める。管腔臓器芯線抽出部３０は、ステップ１４にて求めた距離のうち最大距離Ｌｍａｘを取得する。図４（ａ）では、Ｌｍａｘ＝ＬＢとする。
（ステップ１５）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１５にて求められた最大距離Ｌｍａｘをもつ芯線以外の冠動脈芯線について、ステップ１３にて設定された基準点から末梢の点までの距離がＬｍａｘとなるようにする。基準点から末梢の点までの距離がＬｍａｘ満たないときは、その不足する領域６３，６４について補外処理（外挿：extrapolation）を行って充足する（図４（ｂ））。
（ステップ１６）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、芯線データ格納配列に格納された芯線上の隣り合う点間の距離が１となるよう補間処理（内挿：interpolation）を行い、芯線データを求め直す。
（ステップ１７）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、求め直された芯線データにより画像を作成し、その作成された画像を表示メモリ１４に格納し、その格納された画像をディスプレイ１５に表示する。各実施形態は、このステップからサブルーチンをコールするもので説明する。
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、図４に示すように各冠動脈芯線上の基準点から各冠動脈末梢の点までの、芯線に沿った距離Ｌｉ（ｉ：各冠動脈芯線Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．）を求める。管腔臓器芯線抽出部３０は、ステップ１４にて求めた距離のうち最大距離Ｌｍａｘを取得する。図４（ａ）では、Ｌｍａｘ＝ＬＢとする。
（ステップ１５）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、ステップ１５にて求められた最大距離Ｌｍａｘをもつ芯線以外の冠動脈芯線について、ステップ１３にて設定された基準点から末梢の点までの距離がＬｍａｘとなるようにする。基準点から末梢の点までの距離がＬｍａｘ満たないときは、その不足する領域６３，６４について補外処理（外挿：extrapolation）を行って充足する（図４（ｂ））。
（ステップ１６）
ＣＰＵ１１（管腔臓器芯線抽出部３０）は、芯線データ格納配列に格納された芯線上の隣り合う点間の距離が１となるよう補間処理（内挿：interpolation）を行い、芯線データを求め直す。
（ステップ１７）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、求め直された芯線データにより画像を作成し、その作成された画像を表示メモリ１４に格納し、その格納された画像をディスプレイ１５に表示する。各実施形態は、このステップからサブルーチンをコールするもので説明する。
＜第一実施形態＞
図６に基づいて本発明の第一実施形態について説明する。図６は図２に続いて行われる第一実施形態の処理フローの一例である。図６の各ステップについて以下に説明する。
（ステップ１８）
図５は、ステップ１６で求められた芯線を実空間（３次元空間）に示した模式図である。
ＣＰＵ１１（曲線生成部３３）は、ステップ１６にて求められた芯線８０の基準点８３から同距離ｄの位置にある点８６を結ぶ曲線を生成する。同様に、曲線生成部３３は、芯線８１の基準点８４から同距離ｄの位置にある点８７を結ぶ曲線を生成し、芯線８２の基準点８５から同距離ｄの位置にある点８８を結ぶ曲線を生成する。この曲線生成に際しては、曲線近似により求める（例えば、図５（ａ）に示す曲線８９）。近似曲線８９はスプライン曲線、３次曲線、ベジェ曲線などを用いてもよい。次に、ＣＰＵ１１は、近似曲線８９上の各点の三次元座標空間上での座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）を求める。ここで、三次元座標空間上での座標とは、たとえば図５中に示す座標軸、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸で表される座標系であるとする。ＣＰＵ１１は、近似曲線８９に沿って展開するときの展開画像の各画素の座標（ｄｊ，ｅｊ）と、近似曲線８９上の各点の座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とを対応付ける。ＣＰＵ１１は、基準点から各冠動脈芯線末梢まで展開画像上の各画素の座標と近似曲線上の各点の座標との対応付けの操作を繰り返し、２次元の座標マップ９０を生成する（図５（ｂ））。２次元の座標マップ９０は、縦軸と横軸によって曲線８９上の三次元座標空間上における座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）と２次元の座標マップ９０における座標（ｄｊ，ｅｊ）とが対応付けられる。つまり、縦軸が基準点８３〜８５から芯線８０〜８２の走行方向（すなわち、管腔臓器）に沿った距離（芯線方向距離ｄ）を示し、横軸が近似曲線８９に沿った座標位置（曲線方向距離ｅ）を示す。
（ステップ１９）
ＣＰＵ１１（曲線生成部３３）は、前記座標マップ上の各点の座標に相当する画素値を、ステップ１０で入力された医用断層画像群から補間処理により求め、作成画像データ格納配列（画素値ライン）に格納する。これにより、抽出された近似曲線８９は、全てを通る曲面を生成することができる。
（ステップ１Ａ）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、作成画像データ格納配列に格納されている画像、すなわち展開画像をＧＵＩ４０上の画像表示領域４７に表示する（図７）。ここで、画像はグレースケールで表示しても良いし、濃淡値にカラー値を重ねてもよい。この展開画像には、ステップ１１で選択された複数の管腔臓器の曲面切断像画像が表示される。
本実施の形態によれば、所望する複数の管腔臓器を指定し、それらの指定された管腔臓器が１つの２次元画像上に表示された展開画像を生成・表示することができる。これにより、同一のボリューム画像を読みこんで、同一の管腔臓器を指定するときには、誰が操作しても毎回同じ展開画像を得ることでき、操作者の技術如何に関わらず、安定的に展開画像を得ることができる。
図６に基づいて本発明の第一実施形態について説明する。図６は図２に続いて行われる第一実施形態の処理フローの一例である。図６の各ステップについて以下に説明する。
（ステップ１８）
図５は、ステップ１６で求められた芯線を実空間（３次元空間）に示した模式図である。
ＣＰＵ１１（曲線生成部３３）は、ステップ１６にて求められた芯線８０の基準点８３から同距離ｄの位置にある点８６を結ぶ曲線を生成する。同様に、曲線生成部３３は、芯線８１の基準点８４から同距離ｄの位置にある点８７を結ぶ曲線を生成し、芯線８２の基準点８５から同距離ｄの位置にある点８８を結ぶ曲線を生成する。この曲線生成に際しては、曲線近似により求める（例えば、図５（ａ）に示す曲線８９）。近似曲線８９はスプライン曲線、３次曲線、ベジェ曲線などを用いてもよい。次に、ＣＰＵ１１は、近似曲線８９上の各点の三次元座標空間上での座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）を求める。ここで、三次元座標空間上での座標とは、たとえば図５中に示す座標軸、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸で表される座標系であるとする。ＣＰＵ１１は、近似曲線８９に沿って展開するときの展開画像の各画素の座標（ｄｊ，ｅｊ）と、近似曲線８９上の各点の座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とを対応付ける。ＣＰＵ１１は、基準点から各冠動脈芯線末梢まで展開画像上の各画素の座標と近似曲線上の各点の座標との対応付けの操作を繰り返し、２次元の座標マップ９０を生成する（図５（ｂ））。２次元の座標マップ９０は、縦軸と横軸によって曲線８９上の三次元座標空間上における座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）と２次元の座標マップ９０における座標（ｄｊ，ｅｊ）とが対応付けられる。つまり、縦軸が基準点８３〜８５から芯線８０〜８２の走行方向（すなわち、管腔臓器）に沿った距離（芯線方向距離ｄ）を示し、横軸が近似曲線８９に沿った座標位置（曲線方向距離ｅ）を示す。
（ステップ１９）
ＣＰＵ１１（曲線生成部３３）は、前記座標マップ上の各点の座標に相当する画素値を、ステップ１０で入力された医用断層画像群から補間処理により求め、作成画像データ格納配列（画素値ライン）に格納する。これにより、抽出された近似曲線８９は、全てを通る曲面を生成することができる。
（ステップ１Ａ）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、作成画像データ格納配列に格納されている画像、すなわち展開画像をＧＵＩ４０上の画像表示領域４７に表示する（図７）。ここで、画像はグレースケールで表示しても良いし、濃淡値にカラー値を重ねてもよい。この展開画像には、ステップ１１で選択された複数の管腔臓器の曲面切断像画像が表示される。
本実施の形態によれば、所望する複数の管腔臓器を指定し、それらの指定された管腔臓器が１つの２次元画像上に表示された展開画像を生成・表示することができる。これにより、同一のボリューム画像を読みこんで、同一の管腔臓器を指定するときには、誰が操作しても毎回同じ展開画像を得ることでき、操作者の技術如何に関わらず、安定的に展開画像を得ることができる。
＜第二実施形態＞
第一実施形態のステップ１８では、座標マップを生成するための複数の冠動脈間を結ぶ曲線としてスプライン曲線や３次曲線、ベジェ曲線などを使用する場合を説明した。第二実施形態では、操作者がマウス１６を用いて設定された複数の冠動脈間を結ぶ近似曲線をＧＵＩ４０上で設定する。
図８は、第二実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１Ａまでは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。
（ステップ２０）
ステップ２０では、操作者が近似曲線８９の位置を修正する処理を行う。ＧＵＩ４０に対する画像表示領域４２，４３に表示された心臓画像上にステップ１８で求められた任意の近似曲線８９が重ねて表示される。図９は、近似曲線８９が心臓画像に重畳表示された状態を示す画面表示例である。なお、図９は、図７に示すＧＵＩ４０において画像表示領域４２に表示された画像に近似曲線８９を重畳表示する画像だけを示すが、図９（ａ）（ｂ）は、図７のＧＵＩ４０の一部に表示されるものである。
操作者はマウス１６にて曲線上の任意の点１１１を選択する。曲線８９の位置の移動は、選択された点１１１を矢印１１２方向にドラッグすることにより曲線８９の位置を任意に移動させる。このとき、曲線８９と前記冠動脈芯線との交点１１０の位置は動かないようにする。図９（ａ）は、形状変化前近似曲線８９を示し、図９（ｂ）は、形状変化後の近似曲線８９を示す。図９（ｂ）にも示すように、形状変化後も近似曲線８９は、点１１０を通る。これにより、近似曲線８９と芯線との交点の位置は形状変化前と後とで変化がないので、後に生成される展開画像においても管腔臓器間の距離が変化することはない。近似曲線８９として求められた任意の複数曲線について形状変化が行われ、画像作成ボタン４５が押されると、ＣＰＵ１１は、形状変化させられなかった曲線を自動で補間する。ＣＰＵ１１は、ここで得られた曲線群を用いて、前記座標マップ９０を生成する。
本実施の形態によれば、管腔臓器の位置関係を保ちつつ、ユーザが所望する部位を通る展開画像を生成することができる。例えば図９（ａ）の心臓の内部を通過する近似曲線８９をマウス１６でドラッグすることにより、図９（ｂ）に示すように心臓の外周に沿う形状に近似曲線８９を変形し、心臓の外周に沿った展開画像を生成することができる。
第一実施形態のステップ１８では、座標マップを生成するための複数の冠動脈間を結ぶ曲線としてスプライン曲線や３次曲線、ベジェ曲線などを使用する場合を説明した。第二実施形態では、操作者がマウス１６を用いて設定された複数の冠動脈間を結ぶ近似曲線をＧＵＩ４０上で設定する。
図８は、第二実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１Ａまでは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。
（ステップ２０）
ステップ２０では、操作者が近似曲線８９の位置を修正する処理を行う。ＧＵＩ４０に対する画像表示領域４２，４３に表示された心臓画像上にステップ１８で求められた任意の近似曲線８９が重ねて表示される。図９は、近似曲線８９が心臓画像に重畳表示された状態を示す画面表示例である。なお、図９は、図７に示すＧＵＩ４０において画像表示領域４２に表示された画像に近似曲線８９を重畳表示する画像だけを示すが、図９（ａ）（ｂ）は、図７のＧＵＩ４０の一部に表示されるものである。
操作者はマウス１６にて曲線上の任意の点１１１を選択する。曲線８９の位置の移動は、選択された点１１１を矢印１１２方向にドラッグすることにより曲線８９の位置を任意に移動させる。このとき、曲線８９と前記冠動脈芯線との交点１１０の位置は動かないようにする。図９（ａ）は、形状変化前近似曲線８９を示し、図９（ｂ）は、形状変化後の近似曲線８９を示す。図９（ｂ）にも示すように、形状変化後も近似曲線８９は、点１１０を通る。これにより、近似曲線８９と芯線との交点の位置は形状変化前と後とで変化がないので、後に生成される展開画像においても管腔臓器間の距離が変化することはない。近似曲線８９として求められた任意の複数曲線について形状変化が行われ、画像作成ボタン４５が押されると、ＣＰＵ１１は、形状変化させられなかった曲線を自動で補間する。ＣＰＵ１１は、ここで得られた曲線群を用いて、前記座標マップ９０を生成する。
本実施の形態によれば、管腔臓器の位置関係を保ちつつ、ユーザが所望する部位を通る展開画像を生成することができる。例えば図９（ａ）の心臓の内部を通過する近似曲線８９をマウス１６でドラッグすることにより、図９（ｂ）に示すように心臓の外周に沿う形状に近似曲線８９を変形し、心臓の外周に沿った展開画像を生成することができる。
＜第三実施形態＞
第三実施形態は、芯線を中心に小領域からなる処理領域を設定し、この処理領域についてMIP法による処理を行う実施形態である。
図１０は、第三実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１９までは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。。
（ステップ３０）
ＣＰＵ１１（芯線周辺領域設定部３２）は、２次元座標マップ９０上においてステップ１２で抽出された冠動脈芯線から幅ａ以内の処理領域１３０にマスク値を与える。図１１は、処理領域（マスク領域）１３０を説明する模式図である。処理領域１３０は、冠動脈芯線を含む幅ａ、高さｂを有する矩形状領域として設定する。ここで、幅ａ、高さｂはあらかじめ設定された値を用いてもよいし、操作者がマウス１６やキーボード１７などを操作してＧＵＩ４０上で入力できるようにしてもよい。上記幅ａは、想定される冠動脈の幅（径）に近似させるとより好ましい。
（ステップ３１）
ＣＰＵ１１（芯線周辺領域設定部３２）は、ステップ１９の作成画像データ格納配列に格納された画素値のうち、ステップ３０で設定されたマスク領域内について、MIP法による処理を行った結果に書き換える。ここで、マスク領域は１操作によって固定された状態を保ってもよいし、血管に沿って移動してもよい。MIP法による処理の対象とする投影を行う厚さは、あらかじめ設定された値を使用してもよいし、操作者が任意に設定できるようにしてもよい。
（ステップ３２）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、ステップ３１でMIP法による処理を行った結果に書き換えられた作成画像データ格納配列に格納されている画像、すなわち展開画像をＧＵＩ４０上の画像表示領域４７に表示する。ここで、展開画像は、MIP法による処理を行った領域について、濃淡値にカラー値を重ねて表示してもよい。あるいは、MIP法による処理を行った領域の辺縁のみをカラー値で囲むようにしてもよい。
本実施の形態によれば、芯線の周囲に限ってMIP法による処理を行うことができるので、芯線から離れた筋肉領域などは、MIP法による処理の影響を受けることなく展開画像上に表示される。更に、何らかの原因、例えば第二実施形態のように近似曲線８９の形状を変化させることに起因して、本来であれば管腔臓器が狭窄していないにもかかわらず、あたかも狭窄しているかのように展開画像が表示されるという不具合を防ぐことができる。よって、そのため、筋肉領域に解剖学的意味がある場合には、その解剖学的意味を損ねることなく、かつ狭窄部位でない部分が狭窄しているかのように表示されることがない。
図１２は、本実施の形態により表示される展開画像のメリットを説明するための画面表示例である。画像１５０は、第一実施形態で得られる展開画像１５０である。この展開画像１５０の画像全体にMIP法による処理を行ったものが展開画像１５１である。また、展開画像１５２が本実施の形態で得られる展開画像である。
展開画像１５１、１５２には、芯線１５７、１５８、１５９を含む管腔臓器が表示されている。展開画像１５０の全体にMIP法による処理を施す展開画像１５１の管腔臓器は、幅（径）方向（近似曲線８９の走行方向）が展開画像１５０よりも階調づけられて表示され、狭窄やプラーク等が観察しやすいが、反面、心筋１５３や乳頭筋１５４が周囲の造影血管の高い画素値の影響を受けて実際よりも小さく表示されたり、場合によっては表示されなかったりする。しかし、心筋や乳頭筋は、血管の狭窄部位を決定する際の手がかりとなるものであり、重要な解剖学的意味を有する。
一方、展開画像１５２では、芯線１５７、１５８、１５９の周辺領域１６０に限定してMIP法による処理が行われるため、血管については厚さ方向の情報が反映され、狭窄、プラーク等が観察できる。また、心筋１５５や乳頭筋１５６はその大きさが正しく表示されるため、解剖学的意味を損ねることがない。
本実施形態のバリエーションを図１１（ｂ）に示す。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の処理領域１３０の形状を変化させたもので、処理領域１５０の幅ａは、図１１（ａ）の処理領域１３０の幅ａと等しいが、高さは芯線８３、８４、８５付近の高さｂが最も高く、処理領域１５０の端部、すなわち芯線８３、８４、８５から離れるに従って、高さが低くなるような略菱形形状の領域として設定される。これにより、MIP法による処理を行った箇所とそうでない箇所との境目で画像に不連続性が生じることを防止でき、より高品質の画像が得られる。
尚、本実施形態及びそのバリエーションでは、設定された処理領域においてMIP法による処理を行うものとして説明したが、対象領域の画素値の特性に応じて他の画像処理方法を行ってもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置による造影血管の画像データに対しては、対象領域である造影血管の画素値は大きくなるのでMIP法による処理を行うことが望ましい。また、ＭＲＩ装置等により対象領域の画素値を小さくして取得された画像データに対しては、最小画素値投影処理(MinIP:Minimum Intensity Projection)を行うことが望ましい。
第三実施形態は、芯線を中心に小領域からなる処理領域を設定し、この処理領域についてMIP法による処理を行う実施形態である。
図１０は、第三実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１９までは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。。
（ステップ３０）
ＣＰＵ１１（芯線周辺領域設定部３２）は、２次元座標マップ９０上においてステップ１２で抽出された冠動脈芯線から幅ａ以内の処理領域１３０にマスク値を与える。図１１は、処理領域（マスク領域）１３０を説明する模式図である。処理領域１３０は、冠動脈芯線を含む幅ａ、高さｂを有する矩形状領域として設定する。ここで、幅ａ、高さｂはあらかじめ設定された値を用いてもよいし、操作者がマウス１６やキーボード１７などを操作してＧＵＩ４０上で入力できるようにしてもよい。上記幅ａは、想定される冠動脈の幅（径）に近似させるとより好ましい。
（ステップ３１）
ＣＰＵ１１（芯線周辺領域設定部３２）は、ステップ１９の作成画像データ格納配列に格納された画素値のうち、ステップ３０で設定されたマスク領域内について、MIP法による処理を行った結果に書き換える。ここで、マスク領域は１操作によって固定された状態を保ってもよいし、血管に沿って移動してもよい。MIP法による処理の対象とする投影を行う厚さは、あらかじめ設定された値を使用してもよいし、操作者が任意に設定できるようにしてもよい。
（ステップ３２）
ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、ステップ３１でMIP法による処理を行った結果に書き換えられた作成画像データ格納配列に格納されている画像、すなわち展開画像をＧＵＩ４０上の画像表示領域４７に表示する。ここで、展開画像は、MIP法による処理を行った領域について、濃淡値にカラー値を重ねて表示してもよい。あるいは、MIP法による処理を行った領域の辺縁のみをカラー値で囲むようにしてもよい。
本実施の形態によれば、芯線の周囲に限ってMIP法による処理を行うことができるので、芯線から離れた筋肉領域などは、MIP法による処理の影響を受けることなく展開画像上に表示される。更に、何らかの原因、例えば第二実施形態のように近似曲線８９の形状を変化させることに起因して、本来であれば管腔臓器が狭窄していないにもかかわらず、あたかも狭窄しているかのように展開画像が表示されるという不具合を防ぐことができる。よって、そのため、筋肉領域に解剖学的意味がある場合には、その解剖学的意味を損ねることなく、かつ狭窄部位でない部分が狭窄しているかのように表示されることがない。
図１２は、本実施の形態により表示される展開画像のメリットを説明するための画面表示例である。画像１５０は、第一実施形態で得られる展開画像１５０である。この展開画像１５０の画像全体にMIP法による処理を行ったものが展開画像１５１である。また、展開画像１５２が本実施の形態で得られる展開画像である。
展開画像１５１、１５２には、芯線１５７、１５８、１５９を含む管腔臓器が表示されている。展開画像１５０の全体にMIP法による処理を施す展開画像１５１の管腔臓器は、幅（径）方向（近似曲線８９の走行方向）が展開画像１５０よりも階調づけられて表示され、狭窄やプラーク等が観察しやすいが、反面、心筋１５３や乳頭筋１５４が周囲の造影血管の高い画素値の影響を受けて実際よりも小さく表示されたり、場合によっては表示されなかったりする。しかし、心筋や乳頭筋は、血管の狭窄部位を決定する際の手がかりとなるものであり、重要な解剖学的意味を有する。
一方、展開画像１５２では、芯線１５７、１５８、１５９の周辺領域１６０に限定してMIP法による処理が行われるため、血管については厚さ方向の情報が反映され、狭窄、プラーク等が観察できる。また、心筋１５５や乳頭筋１５６はその大きさが正しく表示されるため、解剖学的意味を損ねることがない。
本実施形態のバリエーションを図１１（ｂ）に示す。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の処理領域１３０の形状を変化させたもので、処理領域１５０の幅ａは、図１１（ａ）の処理領域１３０の幅ａと等しいが、高さは芯線８３、８４、８５付近の高さｂが最も高く、処理領域１５０の端部、すなわち芯線８３、８４、８５から離れるに従って、高さが低くなるような略菱形形状の領域として設定される。これにより、MIP法による処理を行った箇所とそうでない箇所との境目で画像に不連続性が生じることを防止でき、より高品質の画像が得られる。
尚、本実施形態及びそのバリエーションでは、設定された処理領域においてMIP法による処理を行うものとして説明したが、対象領域の画素値の特性に応じて他の画像処理方法を行ってもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置による造影血管の画像データに対しては、対象領域である造影血管の画素値は大きくなるのでMIP法による処理を行うことが望ましい。また、ＭＲＩ装置等により対象領域の画素値を小さくして取得された画像データに対しては、最小画素値投影処理(MinIP:Minimum Intensity Projection)を行うことが望ましい。
＜第四実施形態＞
第四実施形態は、展開画像に表示された複数の観察対象冠動脈のうち、任意の１本を直線的に展開するような表示を行う。
図１３は、第四実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１Ａまでは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。
（ステップ４０）
図１４（ａ）において画像表示領域４７に表示された展開画像に含まれる１本の冠動脈１７０上の任意の点にマウスカーソル１６ｂを合わせてクリックすると、処理フローは図６のステップ１８へ戻る。図１５は、ステップ１８へ戻ったときにＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）が行う処理内容を示す模式図である。図１５（ａ）は、図１４（ａ）の展開画像に対応する２次元の座標マップ９０である。図１５（ａ）では、冠動脈１７０の画素が蛇行して配置されている。ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、図１５（ｂ）に示すように、冠動脈１７０の画素を直線上に配置する。その結果、近似曲線８９上に不足する点が生じた場合には、各点の座標を補間し（ステップ１８）、その画素値を求め（ステップ１９）、この処理の結果再配置された２次元の座標マップ９０に基づいて展開画像を表示する（ステップ１Ａ）。図１４（ｂ）は、冠動脈１７０が直線状に表示された展開画像の例である。このように、対象冠動脈を直線状に表示することにより、狭窄の有無をより視覚的に捉えやすくなる。
更に図１４（ａ）に示す狭窄率算出アイコン４８をクリックすると、冠動脈１７０の狭窄部位の有無を検出し、狭窄部位があった場合には、その部位を示すマーカ１７１とその部位における「狭窄率○○％」１７２の表示を行ってもよい。狭窄率の算出は、既存の算出方法、例えばジオメトリック法(geometric method)、デンシトメトリック法(densitometric method)を用いてもよく、この算出処理は、狭窄率算出部３４により実行される。
これにより、狭窄部位の位置及び狭窄率をより容易に把握することができる。
上記実施の形態により、操作者の煩雑な操作を伴うことなく、一画像上に観察したい複数の管腔臓器を表示することができる。また、管腔臓器についてはMIP法による処理を行うことにより狭窄や石灰化、プラークなどの異常候補の見落としの減少が期待できる。また、周辺臓器についてはMIP法による処理などで解剖学的位置情報を失うことがなく、観察対象臓器の位置関係を容易に把握できる。
上記実施形態では、冠状動脈を観察対象とした場合を例にとり説明したが、冠状動脈以外でも、任意部位の血管（例えば下肢血管や脳底血管）、気管支、腸管など他の管腔臓器においても本発明が適用可能である。
第四実施形態は、展開画像に表示された複数の観察対象冠動脈のうち、任意の１本を直線的に展開するような表示を行う。
図１３は、第四実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１０〜１Ａまでは、第一実施形態と同様の処理であるので、重複する説明は割愛し、相違部分だけを説明する。
（ステップ４０）
図１４（ａ）において画像表示領域４７に表示された展開画像に含まれる１本の冠動脈１７０上の任意の点にマウスカーソル１６ｂを合わせてクリックすると、処理フローは図６のステップ１８へ戻る。図１５は、ステップ１８へ戻ったときにＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）が行う処理内容を示す模式図である。図１５（ａ）は、図１４（ａ）の展開画像に対応する２次元の座標マップ９０である。図１５（ａ）では、冠動脈１７０の画素が蛇行して配置されている。ＣＰＵ１１（展開画像生成部３３）は、図１５（ｂ）に示すように、冠動脈１７０の画素を直線上に配置する。その結果、近似曲線８９上に不足する点が生じた場合には、各点の座標を補間し（ステップ１８）、その画素値を求め（ステップ１９）、この処理の結果再配置された２次元の座標マップ９０に基づいて展開画像を表示する（ステップ１Ａ）。図１４（ｂ）は、冠動脈１７０が直線状に表示された展開画像の例である。このように、対象冠動脈を直線状に表示することにより、狭窄の有無をより視覚的に捉えやすくなる。
更に図１４（ａ）に示す狭窄率算出アイコン４８をクリックすると、冠動脈１７０の狭窄部位の有無を検出し、狭窄部位があった場合には、その部位を示すマーカ１７１とその部位における「狭窄率○○％」１７２の表示を行ってもよい。狭窄率の算出は、既存の算出方法、例えばジオメトリック法(geometric method)、デンシトメトリック法(densitometric method)を用いてもよく、この算出処理は、狭窄率算出部３４により実行される。
これにより、狭窄部位の位置及び狭窄率をより容易に把握することができる。
上記実施の形態により、操作者の煩雑な操作を伴うことなく、一画像上に観察したい複数の管腔臓器を表示することができる。また、管腔臓器についてはMIP法による処理を行うことにより狭窄や石灰化、プラークなどの異常候補の見落としの減少が期待できる。また、周辺臓器についてはMIP法による処理などで解剖学的位置情報を失うことがなく、観察対象臓器の位置関係を容易に把握できる。
上記実施形態では、冠状動脈を観察対象とした場合を例にとり説明したが、冠状動脈以外でも、任意部位の血管（例えば下肢血管や脳底血管）、気管支、腸管など他の管腔臓器においても本発明が適用可能である。
以上、本発明に係る医用画像表示システムの好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
Claims (18)
- 複数の管腔臓器を含む被検体の三次元画像データを準備し、前記準備された三次元画像データを表示装置に三次元画像として表示する機能を有した医用画像表示システムにおいて、
前記表示装置へ表示された複数の管腔臓器の画像に対し、所望の管腔臓器を特定すると共に、その特定された所望の管腔臓器が位置する曲面を設定する曲面設定手段と、
前記曲面設定手段によって設定された曲面上の画素値を前記三次元画像データから抽出し、前記抽出された曲面上の画素値を用いて曲面画像データを生成し、前記生成された曲面画像データから二次元画像データへ再構成する画像生成手段と、
前記画像生成手段によって再構成された二次元画像データを前記表示装置に表示制御する表示制御手段と、を備えたことを特徴とする医用画像表示システム。 - 前記曲面設定手段は、管腔臓器芯線抽出手段と接続され、前記管腔臓器芯線抽出手段は管腔臓器の横断面の中心点を複数個求め、求められた複数個の中心点のうちの隣接する点を順次結んだ芯線を求め、前記曲面設定手段は、各求められた芯線における対応する位置にある点（中心点）を結んだ曲線を生成することを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、芯線周辺領域設定手段と接続され、前記芯線周辺領域設定手段は、前記曲面設定手段によって設定された曲線と芯線との交点を含む小領域を処理領域として設定し、前記画像生成手段は、曲線上の画素値を求め、複数の管腔臓器が一の２次元画像上に描画された展開画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、狭窄率算出手段と接続され、前記狭窄率算出手段はディスプレイ上に指定された管腔臓器の狭窄部位を検出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。
- 前記狭窄率算出手段はディスプレイ上に指定された管腔臓器の狭窄部位の狭窄率を算出することを特徴とする請求項４に記載の医用画像表示システム。
- 前記管腔臓器芯線抽出手段は、前選択された複数の管腔臓器毎に径の中心を通る複数の芯線を作成し、前記作成された複数の芯線から前記曲線の生成に用いる指定点を算出することを特徴とする請求項２に記載の医用画像表示システム。
- 前記管腔臓器芯線抽出手段は、前選択された複数の管腔臓器毎に径の中心を通る複数の芯線を作成し、前記作成された複数の芯線毎に基準点を設定し、前記基準点から前記芯線に沿って所定間隔で前記曲線の生成に用いる指定点を算出することを特徴とする請求項２に記載の医用画像表示システム。
- 前記管腔臓器芯線抽出手段は、前選択された複数の管腔臓器毎に径の中心を通る複数の芯線を作成し、前記作成された複数の芯線を構成する任意点を用いて補間処理を行って算出した新たな補間点を前記曲線の生成に用いる指定点として算出することを特徴とする請求項２に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、三次元座標空間における複数の曲線を直線に展開して２次元平面に並列配置し、前記複数の曲線上の各点の三次元座標空間座標と前記展開画像上の各画素の２次元座標とを対応付けることを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、前記曲線上の各点における前記ボリューム画像の画素値を当該曲線上の各点に対応付けられた前記展開画像上の各画素の画素値とすることを特徴とする請求項９に記載の医用画像表示システム。
- 前記管腔臓器芯線抽出手段によって作成された複数の芯線と前記曲線生成手段によって生成された曲面との交点を含む処理領域を設定する領域設定手段をさらに備え、
前記画像生成手段は、前記設定された処理領域内の各点における前記ボリューム画像の画素値に代えて、当該処理領域内の各点近傍の前記ボリューム画像の画素値に対して最大画素値投影処理または最小画素値投影処理の少なくとも一方の処理を行って算出した画素値を用いることを特徴とする請求項２に記載の医用画像表示システム。 - 前記領域設定手段は、前記作成された芯線からの距離に応じて連続的に前記処理領域の芯線方向長を設定することを特徴とする請求項１１に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像表示手段に表示された曲線の位置を移動させる曲線位置移動手段をさらに備え、
前記画像生成手段は、前記位置の移動後の曲線に基づいて前記展開画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。 - 前記画像表示手段は、前記被検体の断面像と前記生成された複数の曲線を重畳して表示することを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。
- 前記領域設定手段は、前記処理領域の曲線方向長として、前記管腔臓器の想定される幅を設定することを特徴とする請求項１１に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、前記生成画像と共に前記処理領域を設定して所定の処理を行った領域を識別可能に処理することを特徴とする請求項１１に記載の医用画像表示システム。
- 前記画像生成手段は、前記生成された複数の曲線と前記選択された複数の管腔臓器から指定された管腔臓器の芯線との交点を直線状に配置して前記展開画像を生成し、
前記画像表示手段は、当該生成された展開画像に基づいて前記指定された管腔臓器を直線状に表示することを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示システム。 - 医用画像撮影装置により被検体のボリューム画像を撮影し、前記撮影されたボリューム画像の断面像を表示する断面像表示ステップと、
前記表示された断面像において複数の管腔臓器を選択する選択ステップと、
前選択された複数の管腔臓器の対応する芯線の位置毎の指定点を算出する指定点算出ステップと、
前記算出された指定点により前記選択された複数の管腔臓器を横断する複数の曲線を生成する曲線生成ステップと、
前記生成された複数の曲線における前記ボリューム画像の画素値に基づいて、 前記選択された複数の管腔臓器が描画された２次元の展開画像を生成する展開画像生成ステップと、
前記生成された展開画像を表示する展開画像表示ステップと、
をコンピュータに実行させるための医用画像表示プログラム。
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